pytorch是否支持finetune方法的INT8量化？

堂吉诃德的猫 2021-06-23 14:29:18

pytorch是否支持finetune方法的INT8量化？

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weixin_38498942 2021-06-24
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finetune 方法的INT8量化在现在的tensorflow里是支持得比较好的，pytorch也在逐步完善。

模型加速之INT8量化原理及实践（基于TensorRT）
模型量化的简要总结： 1、量化的定义是将网络参数从Float-32量化到更低位数，如Float-16、INT8、1bit等。 2、量化的作用：更小的模型尺寸、更低的功耗、更快的计算速度。下图是不同数据结构比较及执行基本运算时的计算消耗。 3、浮点数均匀间隔映射的量化过程称为均匀量化，否则是非均匀量化，也可以叫作线性量化和非线性量化。 4、被映射区间关于0点对称分布称为对称量化，比如需要映射的数值范围[-10000,30000]，映射区间为[-127,127]，映射时选取被映射区间为[-30000
Pytorch 1.3.0 量化介绍
量化介绍 量化指的是使用比浮点精度更少的比特数来进行yi计算和存储的技术。一个量化后的模型使用整数tensor而不是浮点数tensor来执行一部分或全部的操作。这是一种更紧凑的模型表现方式，并且可以利用许多硬件平台上的高性能向量操作。PyTorch支持INT8的量化，相比于FP32，模型大小减少了4x，对内存带宽的需求也减少了4x。INT8操作的硬件支持使得其计算通常要比FP32快2-4倍。量化主...
pytorch 量化笔记
什么是量化？ 量化是指用于执行计算并以低于浮点精度的位宽存储张量的技术。量化模型对张量使用整数而不是浮点值执行部分或全部运算。 这允许更紧凑的模型表示，并在许多硬件平台上使用高性能矢量化操作。与典型的 FP32 型号相比，PyTorch 支持 INT8 量化，从而可将模型大小减少 4 倍，并将内存带宽要求减少 4 倍。 与 FP32 计算相比，对 INT8 计算的硬件支持通常快 2 到 4 倍。 量化主要是一种加速推理的技术，并且量化算子仅支持前向传递。量化能够在模型精度几乎不损失的情况下大大降低模型的.
YOLO系列模型の部署、精度对齐与int8量化加速
发来大佬的贴啊 帮大佬推广推广海滨大佬的-Yolo系列模型在TensorRT上的部署与量化加速，目前以通过视频的形式在B站发布（不收费，只图一个一剑三连）。麻雀虽小但五脏俱全，本项目系统介绍了YOLO系列模型在TensorRT上的量化方案，工程型较强，我们给出的工具可以实现不同量化方案在Yolo系列模型的量化部署，无论是工...
TensorRT的两种INT8量化方式: QTA, PTQ
深度学习 (DL) 模型的训练阶段包括学习大量密集的浮点权重矩阵，这导致推理过程中需要进行大量的浮点计算。研究表明，可以通过强制某些权重为零来跳过其中许多计算，而对最终精度的影响很小。与此同时，之前的帖子表明较低的精度（例如 INT8）通常足以在推理过程中获得与 FP32 相似的精度。稀疏性和量化是流行的优化技术，用于解决这些问题，缩短推理时间并减少内存占用。
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